CN106022624B - 一种电-热耦合多能流网络状态估计方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种电‑热耦合多能流网络状态估计方法,属于综合能源系统的运行和控制技术领域。本方法弥补了热网在状态估计方面的空白,形成了一种考虑电网和热网间耦合关系的电‑热耦合多能流状态估计。与单独状态估计相比,本方法有利于提高网络的估计效果,尤其在电‑热耦合多能流网络端口量测不准确的情况下,本方法具有明显的优越性。目前热网的自动化水平尚且不能满足本方法的需求,本方法的应用需要在热网安装更多的量测设施。成功在电‑热耦合多能流网络应用本方法后,可以得到精度更高的全局一致基态潮流解,为后续的电‑热耦合多能流网络在线安全评估、优化调度打下基础。
Description
技术领域
本发明涉及一种电‐热耦合多能流网络状态估计方法,属于综合能源系统的运行和控制技术领域。
背景技术
风电、光伏等可再生清洁能源的使用成了一种必然趋势,而这些可再生能源不确定性高,发电量不易控制,接入电网容易引起电网波动。因此,仅以电网作为能量传输的载体已渐渐不能满足需求。在这种情况下,以电、热、冷、气多种形式传输能量的能源互联网就有其优越性。在上述多能网络中,热电联供网络目前发展最为迅速,自20世纪开始,在全球范围内就开始逐步建立热网,目前,热网在丹麦、瑞典、德国、芬兰等欧洲国家都有了一定程度的普及。目前,对于电-热耦合多能流网络的建模和潮流计算已经有了一系列的研究成果。然而,由于热网自动化水平低,实现像电网一样自动化运行还有很长一段距离。为实现电-热耦合多能流网络的自动化,状态估计是一项基础技术,而热网在状态估计方面的研究还非常空白。
状态估计可以充分利用系统的量测冗余,更准确地了解网络的运行状态,是系统运行中的基础部分。在电力系统中,很早就已经引入了状态估计,目前有关电力系统状态估计的研究已趋于成熟,不论是计算速度还是坏数据辨识等方面都有相应的解决措施。但是对电-热耦合多能流网络的电-热耦合多能流状态估计,还处于各个起步阶段。
发明内容
本发明的目的是提出一种电-热耦合多能流网络状态估计方法,实现对电-热耦合多能流网络运行状态更准确的监控,以得到精度更高的全局一致基态潮流解,为后续的电-热耦合多能流网络在线安全评估、优化调度打下基础。
本发明提出的电‐热耦合多能流网络状态估计方法,包括以下步骤:
(1)建立一个电-热耦合多能流网络状态估计的目标函数,如下:
其中:ze为电网量测值,包括电‐热耦合多能流网络的电网中第i个节点的电压幅值Vi、有功功率Pi和无功功率Qi以及电网第i个节点和第j个节点间支路ij的有功功率Pij和无功功率Qij,上述电网量测值从电‐热耦合多能流网络的电网的数据采集与监视控制系统中采集;zh为热网量测值,包括电‐热耦合多能流网络的热网中第k个节点的压强pk、注出流量Lk、供水温度Tsk、回水温度Trk和热负荷φk以及热网中第k个节点和第l个节点间管道kl的流量mkl,上述热网量测值从电‐热耦合多能流网络的热网的数据采集与监视控制系统中采集;xe为电网状态量,xe=[Vi θi]T,Vi、θi分别为电网第i个节点的电压幅值和相角,xh为热网状态量,xh=[pk Tsk Trk]T,pk、Tsk、Trk分别为热网第k个节点的压强、供水温度和回水温度,R为量测值的协方差矩阵,T为矩阵转置,he为电网潮流计算方程:
上述电网潮流计算方程中,Gij为电网节点导纳矩阵Y第i行、第j列元素的实部,Bij为电网节点导纳矩阵Y第i行、第j列元素的虚部,电网节点导纳矩阵Y从电网调度中心获取;bc为电网支路的等效对地电纳,从电网调度中心获取;
hh为热网潮流计算方程:
上述热网潮流计算方程中,Kkl为一个热网中节点k与节点l之间管道kl的管道直径、 管道长度和管道摩擦系数相关的系数,Kkl的取值范围为10~500帕/(千克/秒)2,Cp为水的比热容,Cp取值为4182焦耳/(千克·开尔文);
(2)建立电‐热耦合多能流网络状态估计的约束条件,包括:
(2‐1)电‐热耦合多能流网络中的热电联供机组产热产电约束:热电联供机组的产电功率PCHP和产热功率φCHP满足下述两种关系中的一种:
a、当热电联供机组为燃气轮机或往复式活塞内燃机时,热电联供机组的产热产电满足以下关系:
其中:cCHP为燃气轮机或往复式活塞内燃机产电产热比,cCHP从燃气轮机或往复式活塞内燃机的产品说明书中获取;
b、当热电联供机组为蒸汽轮机时,热电联供机组的产热产电满足下述关系:
其中:ZCHP为蒸汽轮机单位产电改变量引起的产热改变量,Pcon为蒸汽轮机的最大产电功率,ZCHP、Pcon从蒸汽轮机的产品说明书中获取;
(2‐2)电‐热耦合多能流网络中热网的供水网络节点与回水网络节点之间的流量约束:
Lsk+Lrk=0
其中:Lsk为热网中节点k在供水网络的注出流量,Lrk为热网中节点k在回水网络的注出流量;
(3)利用拉格朗日乘子法将步骤(2)中的约束条件和步骤(1)中的目标函数构成一个拉格朗日函数,拉格朗日函数的构造方法已在数学界的最优化理论中有了详细说明,利用牛顿‐拉夫逊法,求解该拉格朗日函数,得到电‐热耦合多能流网络状态估计的结果。
本发明提出的电-热耦合多能流网络状态估计方法,其特点和效果是:本方法弥补了热网在状态估计方面的空白,形成了一种考虑电网和热网间耦合关系的电-热耦合多能流状态估计。与单独状态估计相比,本方法有利于提高网络的估计效果,尤其在电-热耦合多能流网络端口量测不准确的情况下,本方法具有明显的优越性。目前热网的自动化水平尚且不能满足本方法的需求,本方法的应用需要在热网安装更多的量测设施。成功在电-热耦合多能流网络应用本方法后,可以得到精度更高的全局一致基态潮流解,为后续的电-热耦合多能流网络在线安全评估、优化调度打下基础。
具体实施方式
本发明提出的电‐热耦合多能流网络状态估计方法,包括以下步骤:
(1)建立一个电-热耦合多能流网络状态估计的目标函数,如下:
其中:ze为电网量测值,包括电‐热耦合多能流网络的电网中第i个节点的电压幅值Vi、有功功率Pi和无功功率Qi以及电网第i个节点和第j个节点间支路ij的有功功率Pij和无功功率Qij,上述电网量测值从电‐热耦合多能流网络的电网的数据采集与监视控制系统中采集;zh为热网量测值,包括电‐热耦合多能流网络的热网中第k个节点的压强pk、注出流量Lk、供水温度Tsk、回水温度Trk和热负荷φk以及热网中第k个节点和第l个节点间管道kl的流量mkl,上述热网量测值从电‐热耦合多能流网络的热网的数据采集与监视控制系统中采集;xe为电网状态量,xe=[Vi θi]T,Vi、θi分别为电网第i个节点的电压幅值和相角,xh为热网状态量,xh=[pk Tsk Trk]T,pk、Tsk、Trk分别为热网第k个节点的压强、供水温度和回水温度,R为量测值的协方差矩阵,T为矩阵转置,he为电网潮流计算方程:
上述电网潮流计算方程中,Gij为电网节点导纳矩阵Y第i行、第j列元素的实部,Bij为电网节点导纳矩阵Y第i行、第j列元素的虚部,电网节点导纳矩阵Y从电网调度中心获取;bc为电网支路的等效对地电纳,从电网调度中心获取;
hh为热网潮流计算方程:
上述热网潮流计算方程中,Kkl为一个热网中节点k与节点l之间管道kl的管道直径、管道长度和管道摩擦系数相关的系数,Kkl的取值范围为10~500帕/(千克/秒)2,Cp为水的比热容,Cp取值为4182焦耳/(千克·开尔文);
(2)建立电‐热耦合多能流网络状态估计的约束条件,包括:
(2‐1)电‐热耦合多能流网络中的热电联供机组产热产电约束:热电联供机组的产电功率PCHP和产热功率φCHP满足下述两种关系中的一种:
a、当热电联供机组为燃气轮机或往复式活塞内燃机时,热电联供机组的产热产电满足以下关系:
其中:cCHP为燃气轮机或往复式活塞内燃机产电产热比,cCHP从燃气轮机或往复式活塞内燃机的产品说明书中获取;
b、当热电联供机组为蒸汽轮机时,热电联供机组的产热产电满足下述关系:
其中:ZCHP为蒸汽轮机单位产电改变量引起的产热改变量,Pcon为蒸汽轮机的最大产电功率,ZCHP、Pcon从蒸汽轮机的产品说明书中获取;
(2‐2)电‐热耦合多能流网络中热网的供水网络节点与回水网络节点之间的流量约束:
Lsk+Lrk=0
其中:Lsk为热网中节点k在供水网络的注出流量,Lrk为热网中节点k在回水网络的注出流量;
(3)利用拉格朗日乘子法将步骤(2)中的约束条件和步骤(1)中的目标函数构成一个拉格朗日函数,拉格朗日函数的构造方法已在数学界的最优化理论中有了详细说明,利用牛顿‐拉夫逊法,求解该拉格朗日函数,得到电‐热耦合多能流网络状态估计的结果。
Claims (1)
1.一种电-热耦合多能流网络状态估计方法,其特征在于该方法包括以下步骤:
(1)建立一个电-热耦合多能流网络状态估计的目标函数,如下:
其中:ze为电网量测值,包括电-热耦合多能流网络的电网中第i个节点的电压幅值Vi、有功功率Pi和无功功率Qi以及电网第i个节点和第j个节点间支路ij的有功功率Pij和无功功率Qij,上述电网量测值从电-热耦合多能流网络的电网的数据采集与监视控制系统中采集;zh为热网量测值,包括电-热耦合多能流网络的热网中第k个节点的压强pk、注出流量Lk、供水温度Tsk、回水温度Trk和热负荷φk以及热网中第k个节点和第l个节点间管道kl的流量mkl,上述热网量测值从电-热耦合多能流网络的热网的数据采集与监视控制系统中采集;xe为电网状态量,xe=[Vi θi]T,Vi、θi分别为电网第i个节点的电压幅值和相角,xh为热网状态量,xh=[pk Tsk Trk]T,pk、Tsk、Trk分别为热网第k个节点的压强、供水温度和回水温度,R为量测值的协方差矩阵,T为矩阵转置,he为电网潮流计算方程:
上述电网潮流计算方程中,Gij为电网节点导纳矩阵Y第i行、第j列元素的实部,Bij为电网节点导纳矩阵Y第i行、第j列元素的虚部,电网节点导纳矩阵Y从电网调度中心获取;bc为电网支路的等效对地电纳,从电网调度中心获取;
hh为热网潮流计算方程:
上述热网潮流计算方程中,Kkl为一个热网中节点k与节点l之间管道kl的管道直径、管道长度和管道摩擦系数相关的系数,Kkl的取值范围为10~500帕/(千克/秒)2,Cp为水的比热容,Cp取值为4182焦耳/(千克·开尔文);
(2)建立电-热耦合多能流网络状态估计的约束条件,包括:
(2-1)电-热耦合多能流网络中的热电联供机组产热产电约束:热电联供机组的产电功率PCHP和产热功率φCHP满足下述两种关系中的一种:
a、当热电联供机组为燃气轮机或往复式活塞内燃机时,热电联供机组的产热产电满足以下关系:
其中:cCHP为燃气轮机或往复式活塞内燃机产电产热比,cCHP从燃气轮机或往复式活塞内燃机的产品说明书中获取;
b、当热电联供机组为蒸汽轮机时,热电联供机组的产热产电满足下述关系:
其中:ZCHP为蒸汽轮机单位产电改变量引起的产热改变量,Pcon为蒸汽轮机的最大产电功率,ZCHP、Pcon从蒸汽轮机的产品说明书中获取;
(2-2)电-热耦合多能流网络中热网的供水网络节点与回水网络节点之间的流量约束:
Lsk+Lrk=0
其中:Lsk为热网中节点k在供水网络的注出流量,Lrk为热网中节点k在回水网络的注出流量;
(3)利用拉格朗日乘子法将步骤(2)中的约束条件和步骤(1)中的目标函数构成一个拉格朗日函数,利用牛顿-拉夫逊法,求解该拉格朗日函数,得到电-热耦合多能流网络状态估计的结果。
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CN108920866B (zh) * | 2018-07-20 | 2019-07-26 | 清华大学 | 基于滚动时域估计理论的热网动态调节运行参数估计方法 |
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CN109377008B (zh) * | 2018-09-20 | 2022-02-08 | 国网四川省电力公司经济技术研究院 | 电热耦合的综合能源系统风险评估方法 |
CN109255489A (zh) * | 2018-09-27 | 2019-01-22 | 河海大学 | 一种基于半不变量法的电-热互联综合能源系统概率能量流计算方法 |
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CN105490288A (zh) * | 2016-01-06 | 2016-04-13 | 华南理工大学 | 一种220kV电网无功补偿优化配置方法 |
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